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  • 标题:Características financieras de las empresas escindidas en España: Aproximación mediante un modelo logit
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  • 作者:José Luis Mínguez Conde ; Sofía Ramos Sánchez ; José Miguel Rodríguez Fernández
  • 期刊名称:Estudios de Economía Aplicada
  • 印刷版ISSN:1133-3197
  • 电子版ISSN:1697-5731
  • 出版年度:2015
  • 卷号:33
  • 期号:2
  • 页码:589-618
  • 语种:Spanish
  • 出版社:Asociación Internacional de Economía Aplicada
  • 摘要:El objetivo del presente trabajo es caracterizar la estructura económica y financiera de las empresas españolas que toman la decisión de escindirse y, así, conocer las circunstancias o determinantes que empujan a las empresas a acogerse a este tipo de reestructuración empresarial. Para ello, hemos trabajado con dos muestras obtenidas en etapas muy distintas: la primera muestra, en el periodo 2001-2003, momento de gran estabilidad económica en España; y la segunda muestra, del año 2011, periodo de crisis económica. Ambas muestras contienen datos de empresas escindidas y no escindidas. Los resultados obtenidos resultan claramente significativos y nos han permitido exponer algunas características que diferencian a las empresas escindidas de las no escindidas a lo largo del tiempo.
  • 其他摘要:The aim of this study is the characterisation of the financial and economic structure of Spanish companies that decide to spin off and, thus, find out which are the circumstances that push companies to face this kind of corporate restructuration. To do so, we have worked on two samples taken in two different time periods: 2001-2003, a stage of economic stability in Spain; and 2011, a period of economic crisis. Both samples include companies that decided to spin off, and companies that didn't. The results obtained are clearly significant and show some of the characteristics that differentiate companies that spin off from those that don't, throughout time.
  • 关键词:Escisión de sociedades; reestructuración empresarial; ratios financieros; modelo de regresión logística.
  • 其他关键词:Corporate Spin-Off; Corporate Restructuring; Financial Ratios; Logistic Regression Model.
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